仮説検定とは何ですか？

仮説検定は、データを企業の意思決定プロセスに統合するための最も簡単なアプローチです。仮説検定の目的は、先入観を立証または反証することであり、ほとんどすべてのデータマイニングの取り組みの一部です。

データマイニング担当者は、メソッド間でバウンスを提供します。最初に、観察された動作の可能な説明を考え、それらの仮説にデータの計算を指示させます。

仮説検定は、科学者や統計家が伝統的に人生を費やしていることです。仮説は提案された説明であり、その妥当性はデータを分析することによってテストできます。このような情報は、観察によって簡単に収集したり、テストメールを含む実験を通じて作成したりできます。

仮説検定は、業界分野で組織の行動を導いてきた仮定が間違っていることを明らかにした場合に最も価値があります。たとえば、組織の広告は、製品またはサービスのターゲット市場と応答の特徴に関するいくつかの仮説に依存していると考えてください。これらの仮説が実際の反応によって裏付けられているかどうかをテストする価値があります。

1つのアプローチは、さまざまな広告でさまざまなコールイン番号を使用し、各レスポンダーがダイヤルした番号を記録することです。通話中に収集された情報は、広告が到達するように設計された人口のプロファイルと比較できます。

仮説を立てるための鍵は、組織全体から、そして適切な場合は組織外からも多様な意見を得ることにあります。多くの場合、アイデアの流れを開始するために必要なのは、問題自体を明確に説明することだけです。特に、以前は問題として認識されていなかったものである場合はなおさらです。

組織のパフォーマンスを評価するために使用されているメトリックによって問題がキャプチャされないため、問題が認識されなくなると思われることがよくあります。

組織が毎月行われる複数の新規販売について常に営業部隊を計算している場合、営業担当者は、新規ユーザーがアクティブである期間や、組織との関係全体で費やす金額について、あまり考えたことはありません。

仮説検定は確かに有用ですが、それだけでは不十分な場合があります。この本の残りの部分で説明するデータマイニング技術はすべて、データに基づいてモデルを作成することにより、新しいことを学ぶために設計されています。

最も一般的な意味では、モデルとは、現実を十分に反映し、現実世界についての推論に使用できるように、何かがどのように機能するかについての説明または説明です。